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把三个模型名称写进数组,不等于拥有高可用 AI。真正的多模型网关必须解决故障域、请求契约、能力差异、超时、重试、熔断、流式中断、工具副作用、配置一致性和本地降级。本文使用 LiteLLM Proxy、Redis、PostgreSQL 与 Ollama 搭建统一的 OpenAI-compatible 入口,给出可运行的 Docker Compose、完整路由配置和逐级断路演练,并说明哪些请求可以自动
本文提供了DeepSeek Harness在Linux/macOS/Windows平台上的本地下载、启动与模型配置指南。主要内容包括:1) 区分本地Harness使用云端模型或本地模型两种方式;2) 三个平台的运行环境安装方法(Node.js/Git等);3) 跨平台路径和终端命令差异说明;4) 两种启动方式(直接下载发布版本或从源码构建);5) 首次使用Web UI的基本步骤。文章特别强调了平台
即便都是 Claude 模型,不同聚合平台的协议实现水平也参差不齐。很多平台不支持 Anthropic 的原生协议细节,导致 Cursor 或 Cherry Studio 在处理流式输出或复杂 System Prompt 时出现诡异 Bug。我们观察到,非线智能API 在协议兼容上做得相当透彻。它宣称是市面上少有的能实现“零适配成本”的平台。
摘要: DeepSeekHarees结合billion-context-dsh插件,通过上下文自动压缩机制解决长对话中的Token占用问题。当上下文压力达到设定阈值(如60%),系统自动将早期对话压缩为摘要,保留最近20%内容及关键提示词。配置方法为在settings.yaml中添加dsh-compaction-basic模块并设置参数(enabled:true、thresholdRatio等),
DeepSeek Harness 是由 DeepSeek AI 的 dsh 团队开发的开源代理框架,采用“一切皆插件”的架构,并由 Cordis 提供支持。它可以通过 Node.js 和 npm 快速启动 Web UI,也可以使用 pnpm 从源码构建。本文选择远程开发与工程治理作为主线,解释、SSH 端口转发、--no-open、源码构建产物、插件兼容性和开发者预览版风险之间的关系,同时补充插件
DeepSeek Harness插件化Agent设计深度对比LangChain:链式调用vs事件驱动,Context共享内存、Lifecycle生命周期、Event四种分发模式。实战演示日志插件,Seam能力边界一键换Provider。Harness用88K Stars证明插件化是Agent框架进化方向。
本文深入探讨了插件卸载时的资源清理问题,揭示了不处理资源释放会导致热重载失效等隐患。文章通过实例展示了未清理的定时器、事件监听器等资源如何造成重复注册和内存泄漏,并指出这类问题难以复现的特点。核心解决方案是使用ctx.effect()包装框架无法自动管理的资源(如定时器、文件监听等),同时指出71%的Cordis内置API已自动处理资源释放。最后解析了插件生命周期的六种状态及其转换逻辑,帮助开发者
要保留长程记忆,就在砍之前先总结。把超出窗口的旧轮次交给模型压成一段摘要,替换进上下文。这样模型既不被旧信息淹没,又不丢关键事实。context_summary = "" # 跨轮累积的对话摘要# 摘要用与主回答相同的模型即可;想更省可换成 deepseek-v4-flash(以控制台模型广场为准)messages=[{"role": "system", "content": "把对话压缩成一段中
本文针对国产非旗舰模型在Agent工具调用场景下的成本效益进行了实测分析,重点关注百度ERNIE-Tiny/Lite、讯飞SparkDesk、小米MiMo和阿里Qwen Coder五款模型。测试数据显示,轻量级工具调用场景下,6B级小模型与旗舰模型的成功率差距仅5-7%,但成本可降低8-57倍(如ERNIE-Tiny单次会话成本仅0.00032元)。文章提出了分级路由、工具描述压缩、失败回退等5项
默认 loop()是Agent契约的唯一实现,但契约本身可以再实现。为什么极少需要:绝大多数"不同行为"都能落到第 7 章的扩展点上。只有当你要重写 turn 驱动语义(认领、重试、步进策略)时,才需要自己的驱动。实现契约的方式:构造自己的服务,实现createresume),通过注册,会让走你的实现而不是默认 loop。每个 agent 的注册与生命周期要走agent/*事件词汇和日志纪律 ——
DeepSeek Harness(简称dsh)是 DeepSeek AI 开源的 agent harness(“一切皆插件”,TypeScript,MIT,开发者预览版)。它不是原生安卓 App,而是 Node.js 命令行 + 本地 Web UI。在安卓上最干净的用法就是Termux 里跑dsh web,手机 Chrome 直连 localhost——因为 Termux 原生运行在安卓上,它的1
DeepSeek Harness 的 PTC 模式值得关注,不是因为它让 Agent 变成了一个更复杂的聊天窗口,而是因为它把工具编排显式地放到了程序层。对于稳定的文件筛选、测试汇总和报告整理,这种方式可能减少上下文重复和调用等待;对于不稳定或高风险的任务,它也可能放大一次错误,绕过开发者原本能看到的中间步骤。
Claude Code 桌面版已经支持接入API进行使用了,通过下面的接入方法,无需登录订阅 Claude Code 官方账号,在国内网络环境下,你也能直接使用上 Claude Code 桌面版 app应用程序,并且还支持使用强大的 Claude Fable 5模型。
作为一个经常为可扩展系统设计插件接口的开发者,我认为判断插件生态是否成熟,不能只看“能不能加载第三方包”,更要看宿主是否给出了稳定的能力边界、清晰的生命周期和可验证的失败语义。本文专门研究社区仓库的插件开发方式,而不是泛泛介绍 Electron 插件,也不是介绍官方的全部 API。
本文介绍通过命令行修改Claude配置文件的方法:1)使用Win+R打开运行窗口,输入cmd启动命令提示符;2)通过PowerShell命令修改用户目录下的.claude.json文件,添加或更新hasCompletedOnboarding属性为true;3)最后重启Claude应用使更改生效。这个操作可以跳过Claude的初始引导流程,适合需要快速使用的场景。全文提供了完整的命令行操作步骤,通过
在 Windows 宿主机浏览器访问该地址,即可打开 Harness 界面,首次使用需配置 API Key。安装好ubuntu后需要填写ubuntu用户名称和密码。原生模块,安装时需要编译 C++ 代码。,因为 npm 默认阻止了依赖包中的安装脚本(如。的编译脚本),导致安装不完整,可以执行以下命令。如果提示重启电脑才能继续,那就重启电脑。如需共用配置,可复制或软链接。打开Windows终端,安装
本文介绍了基于DeepSeek-Harness开发的Linux文件管理授权插件,重点展示了其强大的代码能力和四种工作模式(标准/PTC/极简/创造模式)。作者分享了在ARM嵌入式Linux项目中的实战经验,包括通过PM2部署Web服务端(端口3080)、Nginx反向代理配置及HTTPS证书处理等关键技术细节。文章特别强调了创造模式的独特价值——通过JavaScript自由组合系统级插件,实现类似
本文针对128K+长上下文场景下的AI模型优化,提出了"上下文包"动态注入策略,通过实测对比了Claude Opus、Qwen3.6、DeepSeek V3.2等五款旗舰模型在不同包大小(1K/12K)下的性能表现。测试数据显示,Claude在命中率(78%)上表现最优但成本最高,而DeepSeek和MiniMax则展现出20倍以上的成本优势。文章揭示了包大小与命中率的反比关系,并给出了三种不适合
这篇文章摘要如下: 《Agent基座准入门控评估框架与5大旗舰模型实测分析》 本文提出了一套面向Agent系统落地的四维评估框架(任务结构/工具依赖/容错预算/数据基础),对Claude Sonnet 5、Qwen3.5 Plus、Kimi K2.5、豆包seed-evolving和文心ERNIE 3.5五款主流大模型进行了横向测试。核心发现包括:豆包seed-evolving在容错能力上接近Cl
主题:本指南详细记录了在 Ubuntu 虚拟机中,安装开源 AI 编程助手 OpenCode 与 DeepSeek Harness,配置 DeepSeek API,以及探索两者通过 Vercel AI SDK 进行集成的完整过程与排错记录。
本文介绍了将阿里云百炼API接入DeepSeek Harness的详细步骤:首先在阿里云百炼控制台获取API Key(需选择北京地域),然后通过Web UI或配置文件两种方式在Harness中配置自定义模型提供方,需设置基础URL和API协议等参数,并管理API Key的安全性。配置完成后发送测试消息验证接入是否成功。注意事项包括地域限制、密钥安全和配置变更处理等。
摘要:最近团队接入Claude Code做结对编程,Demo阶段很顺,一上协作就崩。排查下来发现,问题不在模型能力,而在工具调用、记忆管理和任务规划这三个底层环节。本文复盘真实踩坑过程,给出可执行的优化方案。---目录Agent的本质:别被"智能"两个字骗了规划能力:别让模型自己决定做什么工具调用:权限和边界才是核心记忆系统:短期和长期的取舍失败恢复:Demo能跑不等于生产能扛总结:先想清楚再动手
是 .claude.local.md还是 CLAUDE.local.md?
Claude Code + DeepSeek 安装与启动。
* TIDL中内存实际是CHW排布,但是以WHC记录,所以查找内存时首先定位正确的通道,再进行WH的偏移 *//* 如果该目标框与已经accept的目标框iou过大,则确定为冗余目标框 *//* 输出概率 = 存在目标概率 * 类别置信概率 *//* 遍历查找类别内存,找到最大的置信度进行赋值 *//* 如果该目标框与所有accept目标框的iou都较小,则接受该目标框 *//* 找到正确conf
先创建.vscode目录,然后打开c/c++配置器,会在.vscode目录下生成一个叫做c_cpp_properties.json的文件。$(OBJS): obj/%.o : %.S 表示将所有的.S文件编译为.o并且存放到obj目录下去。2、修改clk、led、delay驱动,创建对应的驱动文件,然后放置到对应的目录中。bsp/clk/bsp_clk.h 变为-I bsp/clk/bsp_clk
在windows系统上安装一个linux子系统
机制是否用 SOCKS是否依赖动态转发共享服务器兼容性默认模式是是❌ 容易被禁你现在模式否否✅ 更稳定。
对比维度子类继承(类继承)接口实现(接口继承)关键词extendsimplements核心目的代码复用(少写代码)能力约定(规范约束)继承数量单继承(只能有一个父类)多实现(可以有多个接口)能否继承状态能(继承成员变量、属性)不能(接口不允许实例变量)能否继承行为能(直接拥有父类方法逻辑)不能(早期是纯抽象,默认方法需特殊处理)耦合程度强耦合(父类改动直接影响子类)弱耦合(只依赖抽象,不依赖实现)
摘要:Claude Code 写 Demo 确实快,但真正拿到团队协作里,很多人发现提效不如预期。本文复盘实际项目中的踩坑经验,从代码库阅读、需求拆解、重构测试三个维度,拆解它真正适合的场景和边界。Claude Code 确实能提效,但提效的前提是你清楚它的边界。它适合读代码、改代码,
老旧服务器升级工具链指南 本文档针对CentOS 7系统中老旧服务器无法运行依赖新版glibc软件的问题,提供了一套完整的工具链升级方案。主要内容包括: GCC升级:从源码编译安装GCC 10.1.0版本 基础工具升级:逐步升级make、binutils、bison等编译工具 glibc升级方案: 重点说明直接替换系统glibc的高风险性 推荐安全方案:将新版glibc安装到独立目录(/opt/g
本项目是一套基于 K8s 的 Linux 集群主机监控告警系统。使用 Python 采集各节点 CPU、内存、磁盘、IO 等硬件指标,数据同时输出给 Prometheus 做时序监控并存入 MySQL 留存历史。资源超出阈值会调用 DeepSeek 做 AI 故障分析,并通过企业微信 webhook 推送告警,搭配 Grafana 实现监控可视化大盘展示。
DeepSeek-R1,是幻方量化旗下AI公司深度求索(DeepSeek)研发的推理模型。作为国产AI大数据模型的代表,凭借其卓越的推理能力和高效的文本生成技术,在全球人工智能领域引发广泛关注。本文主要说明DeepSeek-R1如何离线运行在EASY-EAI-PI2(RV1126B)硬件上, RV1126B具有优异的端侧AI能效比与极高的性价比,是AI落地的不二之选。在PC端Ubuntu系统中执行
压缩 Trie(如 Radix Tree、Patricia Trie)在减少内存占用的同时,对查询性能的影响是 双刃剑:在多数场景下提升性能,但在某些情况下可能轻微下降。短单词(≤5 字符)极快(O(1) 跳转)略慢(需字符串比较)原始 Trie。压缩 Trie:4 层(“/usr”, “/local”, “/bin”, “/java”)高扇出节点O(1) 访问O(k) 遍历边原始 Trie(除非